## PEMANFAATAN DATA SATELIT OSEANOGRAFI UNTUK MEMPREDIKSI DAERAH PENANGKAPAN IKAN LEMURU BERBASIS RANTAI MAKANAN DAN PENDEKATAN STATISTIK GAM

## UTILIZATION OF SATELLITE OCEANOGRAPHY DATA TO PREDICT LEMURU FISHING GROUND BASED ON FOOD CHAIN AND STATISTICAL GAM APPROACH

## Eko Susilo dan Teja Arief Wibawa
Balai Penelitian dan Observasi Laut – KKP Jl. Baru Perancak Jembrana – Bali, 82251 e-mail: ekosusilo@live.com
Diterima tanggal: 24 Oktober 2016, diterima setelah perbaikan: 7 November 2016, disetujui tanggal: 4 Januari 2017

## ABSTRAK
Ikan lemuru di Selat Bali umumnya ditangkap menggunakan pukat cincin ( purse seine ) atau dalam istilah lokal dikenal dengan ‘ slerek ’ yang dipimpin oleh Juru Panggung. Penentuan daerah penangkapan yang masih mengandalkan intuisi juru  panggung  berdampak  pada  penggunaan  bahan  bakar  yang  tidak  efesien.  Perlu  adanya  inovasi  teknologi  guna meningkatkan  efesiensi  operasi  penangkapan  ikan  di  Selat  Bali.  Salah  satunya  melalui  pemberian  informasi  dugaan daerah  penangkapan  ikan  berbasis  teknologi  inderaja  dan  pendekatan  rantai  makanan.  Penelitian  ini  bertujuan memprediksi  kelimpahan zooplankton,  sebagai  makanan  utama ikan  lemuru,  melalui pendekatan  statistik Generalized Additive Model (GAM) berdasarkan data-sata satelit oseanografi. Variabel respon berupa data kelimpahan zooplankton di  perairan  Selat  Bali  yang  diukur  selama  periode  bulan  Maret  –  Agustus  (2011-2013).  Sedangkan  variabel  prediksi berupa  data  harian  variabel  oseanografi  yang  diukur  oleh  satelit  Aqua  MODIS pada  hari  yang  sama  dengan pengambilan sampel plankton. Sebanyak 7 model kelimpahan zooplankton telah dihasilkan melalui pendekatan statistik GAM  berdasarkan  parameter  oseanografi  utama  yang  mempengaruhi  ketersediaan  makanan  lemuru.  Hasil  penelitian menunjukkan  persamaan  GAM  yang  terbaik  merupakan  kombinasi  antara  variabel  suhu  permukaan  laut  (SST), konsentrasi  klorofil-a  (SSC)  dan Photosynthetically  Available  Radiation  (PAR) dengan  nilai  deviasi  terbesar  (75,3%) dan Akaike’s Information Criterion terkecil (160,197). Variabel SST dan PAR memiliki tingkat signifikansi yang lebih tinggi dari pada SSC. Kelimpahan zooplankton yang tinggi ditemui pada kisaran SST antara 25-26 o C, SSC antara 0,5– 0,6  mg/m 3 ,  dan  PAR antara  40-45  einsten/m 2 /day. Nilai  korelasi  antara  hasil  prediksi  kelimpahan  zooplankton dan hasil tangkapan ikan lemuru sebesar 59,57%.
Kata kunci: Generalized Additive Model, MODIS, zooplankton, lemuru, Selat Bali

## ABSTRACT
Lemuru  in  Bali  Strait  are  generally  caught  by  purse  seiner  (local  name:  slerek).  Juru  Panggung,  a  man  who  led  the fishing operation, plays an important role for determining the fishing ground areas relying on their intuition. It causes fuel  un-efficient  in  purse  seiner  operation.  An  inovation  technology  is  needed  to  improve  the  efficiency  of  fishing operations in the Bali Strait by providing fishing area information based on remote sensing technology and food chain approach. The aims of this work  are to predict the  zooplankton abundance, as a main lemuru’s food source,  through statistical  Generalized  Additive  Model  (GAM)  based  on  satellite  images.  The  zooplankton  abundance,  as  a  respond variable,  was  collected  during    March  to  August  (2011-2013)  in  Bali  Strait.  While  the  predictor  variables  are  daily oceanographic variables measured by the MODIS Aqua satellite on the same day by sampling plankton including sea surface  temperature  (SST),  the  sea  surface  chlorophyll-a  (SSC)  and  photosynthetically  available  radiation  (PAR).  A total  of  seven  models  zooplankton  abundance  has  been  generated  based  on  these  three  oceanogrphic  variables.  The result show that the fittest GAM equation is a combination of all predictor variables with high deviation value (75,3%) and the lowest Akaike's Information Criterion (160,197). SST and PAR have higher significance impact on the equation than the SSC. The highest zooplankton abundance was found in area with SST (25-26 o C), SSC ( 0,5-0,6 m/m 3 ), and PAR (40-45 Einstein/m 2 /day).The predicted zooplankton abundance and lemuru catches have a significant relationship with good coefficient correlation (59,57%).
Keywords: Generalized Additive Model, MODIS, zooplankton, lemuru, Bali Strait
JURNAL KELAUTAN NASIONAL, Vol. 11, No. 2, Agustus 2016, Hal 77 - 87

## PENDAHULUAN
Kegiatan penangkapan lemuru ( S. lemuru ) di Selat Bali  umumnya  menggunakan  pukat  cincin  ( purse seine )  atau  dalam  istilah  nelayan  lokal  dikenal dengan  ‘ slerek ’.  Alat  tangkap  ini  terdiri  dari  2 perahu yang dipandu oleh seorang Juru Panggung. Juru  panggung  memegang  peranan  penting  dalam aktivitas  penangkapan  ikan,  yaitu  sebagai  orang yang  berhak  menentukan  lokasi  penangkapan  dan waktu  penebaran  jaring.  Namun  proses  penentuan daerah  penangkapan  yang  masih  mengandalkan intuisi juru panggung ini menjadi salah satu faktor penyebab  rendahnya  tingkat  efisiensi  kegiatan penangkapan  ikan  lemuru  di  Selat  Bali.  Wiyono (2012)  menyimpulkan  efisiensi  teknis  usaha penangkapan  ikan  dengan  alat  tangkap  pukat cincin  di  Selat  Bali  telah  mencapai  gejala over- capacity .  Hal ini  dicirikan  sudah  tidak  optimalnya input  produksi  penangkapan  ikan,  salah  satunya penggunaan  bahan  bakar  minyak  (BBM).  Oleh karena  itu  diperlukan  inovasi  teknologi  sebagai upaya meningkatkan efiseiensi kegiatan penangkapan  pukat  cincin  dengan  tetap  menganut asas  kelestarian  dan  berkelanjutan  sumberdaya ikan  yang  bersangkutan.  Salah  satunya  melalui
penyediaan informasi prediksi daerah penangkapan ikan lemuru yang akurat.
Ikan  lemuru  tergolong  jenis  ikan  pelagis  kecil dalam  famili clupeidae ,  termasuk  jenis  ikan pemakan penyaring ( filter feeder ) dengan makanan utama  berupa  fitoplankton  dan  zooplankton (Carpenter and Niem, 1999). Hal ini mengindikasikan  posisi  ikan  lemuru  sebagai konsumen primer dalam rantai makanan. Burhanuddin et al .,  (1984) menyampaikan komposisi  makanan  lemuru  berupa  kopepoda.  Hal ini  dipertegas  oleh  Pradini et  al .,  (2011)  yang menyebutkan  jenis Coscinodiscus  sp. banyak ditemukan  pada  lambung  lemuru  dan  kucing. Selain  itu,  dalam  lambung  lemuru juga  ditemukan Peridinium  sp. sebagai  makanan  sekundernya. Sedangkan pada lambung protolan lebih didominasi oleh jenis Pleurosigma sp. Sartimbul et al .,  (2010)  dan  Hendiarti et  al .,    (2005)  juga menyebutkan  bahwa  penangkapan  ikan  lemuru utamanya  dipengaruhi  oleh  ketersediaan  sumber makanan utamanya.
Pola rantai makanan pada ekosistem pelagis kecil, seperti  Selat  Bali,  cenderung  sederhana  (Lalli  and
Parsons,  1997).  Tingkat  produktivitas  perairan ditentukan  oleh  2  faktor  fisika  utama  yaitu ketersediaan  energi  matahari  dan  faktor  lain  yang menyebabkan  terangkatnya  nutrien  dari  kolom  air yang  lebih  dalam  ke  lapisan  zona  eufotik. Ketersediaan sinar matahari yang  masuk ke dalam lautan  berhubungan  dengan  dimensi  waktu  (siang, malam,  dan  musim)  dan  kondisi  cuaca,  yaitu sekitar  50%  energi  tersebut  dipancarkan  dalam bentuk  spektrum  tampak  pada  panjang  gelombang 400-700 nm yang juga dikenal dengan photosynthetically  active  radiation (PAR).  Pada spectrum  panjang  gelombang  inilah  tumbuhan melakukan  fotosisntesis.  Intensitas  PAR  pada permukaan  laut  berkisar  antara  0-2000µE/m 2 /s (Lalli  and  Parsons,  1997).  Robinson  (2010) mengungkapkan  PAR  merupakan  unsur  esensial untuk  menghitung  tingkat  produktivitas  perairan. Produktivitas  perairan  dapat  diindikasikan  dengan kelimpahan fitoplankton yang dapat direpresentasikan dengan nilai konsentrasi klorofil- a pada perairan. Zooplankton merupakan konsumen  tingkat  tropik  pertama  yang  memangsa fitoplankton,  sehigga  diduga  pada  daerah  yang kaya akan fitoplankton akan dijumpai zooplankton yang melimpah pula. Selain itu suhu juga berperan
penting  dalam  mengatur  densitas  air  laut  yang mendorong  terjadinya  pergerakan  vertikal  massa air  yang  dapat  menyebabkan  pengadukan  kolom perairan  (Lalli  and  Parsons,  1997).  Suhu  juga merepresentasikan  faktor  fisika  yang  membatasi pertumbuhan  dan  penyebaran  organisme.  Dalam perkembanganya  variabel  oseanografi  tersebut  di atas dapat diindera melalui teknologi penginderaan jauh. Salah satu satelit yang masih aktif melakukan pengukuran yaitu Aqua/Terra.
Pendugaan  daerah  penangkapan  ikan  dapat dilakukan  melalui  berbagai  pendekatan  ilmiah yang pada prinsipnya berusaha mencari keterkaitan dan  kesesuaian  variabel  oseanografi  terhadap keberadaan  gerombolan  ikan.  Saitoh  and  Saitoh (2008),  memetakan  daerah  penangkapan  ikan sardine  di  perairan  Jepang  menggunakan  multi sensor  satelit  melalui pendekatan  sistem  informasi geografis.  Demikian  halnya  yang  dilakukan  oleh Siregar dan Hariyadi (2011) di perairan Selat Bali. Namun  demikian,  umumnya  hubungan  antara kelimpahan sumberdaya perikanan dengan dinamika  faktor  lingkungannya  tidak  linear sehingga  pendekatan  statistik  lebih  berkembang dan  banyak  digunakan  (Zuur et  al .,  2009).
Sukresno et  al .,  (2015)  memprediksi  sebaran spasial  tuna  di  Samudera  Hindia  menggunakan pendekatan statistik polinomial regresi berdasarkan parameter suhu perairan. Dari berbagai pendekatan statistik  yang  ada, generalized  additive  model (GAM)  lebih  banyak  digunakan  untuk  pemodelan habitat  suatu  jenis  ikan  karena  lebih  mampu mengakomodasi  hubungan  yang  tidak  linear tersebut (Valavanis et al ., 2008). Pengunaan model GAM  untuk  pendugaan  daerah  penangkapan  ikan tuna  telah  dilakukan  di  beberapa  wilayah  laut Indonesia  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik (Setiawati et  al .,  2015;  Zainuddin et  al .,  2013; Wibawa, 2011). Wibawa (2012), memperkenalkan penggunaan  GAM  untuk  mengukur  pengaruh variabel  oseanografi  terhadap  distribusi  dan kelimpahan fitoplankton.
Namun  saat  ini  belum  ada  yang  mengembangkan metode  prediksi  daerah  penangkapan  ikan, khususnya ikan lemuru di Selat, melalui pendekatan  rantai  makanan.  Ketersediaan  data satelit  oseanografi  yang  bersifat near  realtime berpotensi  untuk  dijadikan  sumber  data  untuk memprediksi  daerah  penangkapan  ikan  lemuru  di Selat  Bali.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi kelimpahan  zooplankton  sebagai  makanan  utama ikan lemuru berdasarkan variabel oseanografi yang diperoleh dari data satelit oseanografi menggunakan pendekatan statistik GAM.

## BAHAN DAN METODE

## Data Kelimpahan Zooplankton
Data  kelimpahan  zooplankton    diperoleh  melalui pengambilan sampel plankton pada lokasi penangkapan  pukat  cincin  di  Selat  Bali  selama periode  Maret  –  Agustus  tahun  2011  –  2013. Pengambilan  sampel  planton  mengikuti  SNI.13- 4717-1998.  Analisis  kelimpahan  zooplankton dilakukan  di  Laboratorium  Kualitas  Perairan  – Balai Penelitian dan Observasi Laut menggunakan metode Sedwick-Rafter dengan mikroskop perbesaran  100  dan  200.  Identifikasi  zooplankton mengacu pada Yamaji (1976).

## Data Satelit Oseanografi
Variabel  oseanografi  menggambarkan  kondisi lingkungan pada saat terjadi penangkapan ikan dan pengambilan data plankton. Data satelit oseanografi  diperoleh  dari  data  citra  Aqua/Terra
MODIS  Level  2  harian  dengan  resolusi  spasial  1 km  pada  hari  yang  sama  dengan  pengambilan sampel  plankton  yang  meliputi  konsentrasi klorofil-a  (SSC),  suhu  permukaan  laut  (SST)  dan photosynthetically active radiation (PAR). Ekstaksi variabel oseanografi dari data citra satelit memanfaatkan  software SeaWiFS  Data  Analysis System  7.0 (SeaDAS  7.0).  Selanjutnya  data kelimpahan  plankton  dan  variabel  oseanografi disusun  dalam  dataset  untuk  keperluan  analisis statistik.  Gambaran  umum  kondisi  oseanografi Selat  Bali  menggunakan  data  komposit  musiman untuk variabel oseanografi yang sama.

## Model statistik GAM
Generalized  Additive  Model (GAM)  merupakan model  semi  parametrik  dari  regresi  berganda dengan  tidak  terlalu  mensyaratkan  kenormalan distribusi  data.  Metode  ini  bersifat  nonlinear  dan dapat  digunakan  untuk  mengurangi  kelemahan penggunaan  asumsi  distribusi  normal  dalam parameter-parameter  lingkungan  yang  diobservasi dan  tidak  ditemukannya  hubungan  linear  antara dua  variabel.  Secara  umum  GAM  menggunakan smoothing  curve  untuk  memodelkan  hubungan antara  kelimpahan  zooplankton  (variabel  respon) dengan  variabel  osenografi  yang  dalam  hal  ini disebut variabel prediksi.
Sebelum  analisis  GAM,  terlebih  dahulu  dilakukan ekplorasi  data  untuk  mengidentifikasi  adanya  data pencilan  dan  kolinearitas  (hubungan  linear)  antar setiap variabel prediksi yang akan digunakan untuk menyusun  persamaan  GAM.  Apabila  antara variabel  prediksi  terdapat  kolinearitas,  maka  salah satunya  tidak  dapat  digunakan  dalam  penyusunan persamaan  GAM.  Eksplorasi  data  menggunakan analisis variance  inflation  factors (VIF)  dan pairplot.  VIF  merupakan  indeks  yang  mengukur besarnya  peningkatan  varian  dari  koefisien  regresi akibat adanya kolinearitas antar variabel penyusunnya  yang  dinyatakan  dalam  1/(1  –  R 2 ). Tidak adanya kolinearitas ditunjukkan dengan VIF kurang  dari  3  (Zuur et  al .,  2007).  Normalisasi sebaran  data  kelimpahaan  zooplankton  dengan menggunakan  fungsi square-root transformasi dengan  penambahan  nilai  konstanta  1  pada kelimpahan zooplankton yang bernilai nol (Zainuddin et al ., 2008)
Penyusunan  model  GAM  menggunakan  pustaka mgcv packages pada perangkat lunak R. Pemilihan variabel  prediksi  yang  mempengaruhi  kelimpahan
zooplankton  didasarkan  pada  nilai Akaike’s Information  Criteria (AIC)  terkecil, deviance dan tingkat  signifikansi  terbesar  setiap  model  GAM yang  terbentuk  (Wood,  2006).  Adapun  persamaan dasar dari model statistik GAM yaitu:
sqrt(zoo+1) = α+s(SST)+s(SSC)+s(PAR)+ε dimana  α  adalah  konstanta,  s(.)  adalah  fungsi spline smooth factor setiap variabel prediksi  dan ε adalah random error .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi oseanografi Selat Bali
Kondisi oseanografi di Selat Bali dipengaruhi oleh monsoon berdasarkan sebaran komposite musiman data  suhu  permukaan  laut,  konsentrasi  klorofil-a dan photosynthetically  active  radiation terlihat ( Gambar  1-3 ).  Pengaruh  monsoon  nampak  jelas pada  perubahan  suhu  permukaan  laut  pada  musim peralihan  menuju  ke  musim  timur.  Pada  saat musim  peralihan  suhu  relatif  hangat  dengan kisaran  28,8–30,23 o C.  Kondisi  suhu  permukaan laut  pada  tahun  2011-2012  secara  berurutan  yaitu 28,5–29 o C  dan  28–28,5 o C.  Sebaran  SST  pada tahun  2012  tampak  lebih  rendah  dari  tahun sebelumnya. Sedangkan pada tahun 2013 mencapai lebih  dari  29,5 o C  dan  merupakan  tertinggi dibandingkan  dua  tahun  sebelumnya.  Memasuki musim  timur  suhu  permukaan  laut  mengalami penurunan  yang  signifikan  hingga  mencapai kisaran  24,75–27,64 o C.  Kondisi  suhu  permukaan laut  pada  musim  timur  tahun  2013  tidak  terlalu dingin dengan kisaran antara 26,5–27,5 o C dibandingkan tahun sebelumnya. Bahkan di selatan Pulau  Bali  dan  Banyuwangi  suhu  permukaan  laut terdeteksi hingga di bawah 25 o C pada musim timur tahun  2011-2012.    Pada  musim  peralihan  (Maret- Mei) kelimpahan zooplankton yang tinggi berasosiasi dengan suhu perairan yang hangat pada kisaran  antara  28-29 o C,  kecuali  pada  tahun  2013 yang  terlihat  pada  kisaran  29,7–30 o C.  Sedangkan pada  musim  timur  (Juni-Agustus)  kelimpahan zooplankton  yang  tinggi  berasosiasi  dengan  suhu perairan  yang  dingin  pada  kisaran  antara  25,5- 26,5 o C, kecuali pada tahun 2013 yang terlihat pada kisaran 27 o C.
Rendahnya suhu permukaan laut pada musim timur merupakan  indikasi  terjadinya  upwelling  di  Selat Bali.  Proses  upwelling  mengangkat  massa  kolom
air di bawah lapisan permukaan yang kaya nutrien dan suhu yang lebih dingin ke lapisan permukaan. Indikasi  terjadinya  upwelling  di  musim  timur diperkuat  oleh  meningkatnya  kesuburan  perairan yang  terindikasi  dari  tingginya  konsentrasi klorofil-a.  Pada  musim  timur,  ekman  transport  di sepanjang  pesisir  selatan  Jawa  memicu  terjadinya upwelling.Terangkatnya  nutrien  ke  lapisan  eufotik menyebabkan  tingkat  pertumbuhan  fitoplankton mengalami  peningkatan  (Hendiarti et  al., 2005). Terjadinya  upwelling  dapat  diindikasikan  oleh nilai  konsentrasi  klorofil-a  yang  lebih  besar  dari 0,8  mg/m 3 dan  suhu  permukaan  laut  yang  lebih rendah  dari  28 o C  (Hendiarti et  al. ,  2004). Konsentrasi  klorofil-a  pada  musim  timur  tahun 2011–2012  berkisar  antara  1,5–3  mg/m 3 .  Perairan sebelah  timur  dan  barat  Selat  Bali  cenderung memiliki konsentrasi klorofil-a yang tinggi, namun cenderung  rendah  di  bagian  tengah  Selat  Bali. Konsentrasi  klorofil-a  yang  tinggi  juga  terlihat  di bagian  selatan  Selat  Bali,  yang  merupakan  awal terjadinya  upwelling.  Hal  yang  sama  ditunjukkan nilai  PAR  yang  merepresentasikan  intensitas spektrum  panjang  gelombang  yang  digunakan tumbuhan  melakukan  fotosintesis  (Lalli  and Parsons,  1997).  Nilai  PAR  yang  tinggi  terlihat pada  bagian  selatan  selat  hingga  masuk  ke  dalam selat.  Namun  di  sepanjang  pesisir  Pulau  Bali  nilai PAR  cenderung  rendah  yaitu  kurang  dari  40 einsten/m 2 /day.  Sedangkan  pada  tahun  2013 konsentrasi klorofil-a cenderung lebih rendah pada kisaran antara 0,8–2 mg/m 3 . Kelimpahan zooplankton pada musm peralihan secara konsisten sering dijumpai pada kisaran konsentrasi klorofil-a antara  0,5-1  mg/m 3 dan  PAR  antara  38-39 einsten/m 2 /day.  Sedangkan  pada  musim  timur kelimpahan  zooplankton  secara  konsisten  sering dijumpai pada kisaran konsentrasi klorofil-a antara 1-1,5 mg/m 3 dan PAR antara 41-45 einsten/m 2 /day. Sedangkan  konsentrasi  klorofil-a  pada  musim peralihan  (Maret-Mei)  tahun  2011–2012  tinggi  di bagian barat Selat Bali, sedangkan di bagian timur relatif  rendah  dengan  kisaran  0,12–0,82  mg/m 3 . Nilai  PAR  yang  tinggi  terjadi  pada  tahun  2012 hingga  mencapai  kisaran  lebih  besar  dari  45 einsten/m 2 /day. Nilai PAR yang tinggi juga terlihat pada  tahun  2011  namun  hanya  di  bagian  barat Selat  Bali  yang  mencapai  kisaran  43,90–44,36 einsten/m 2 /day.  Sedangkan  pada  tahun  2013  PAR cenderung rendah di dalam perairan Selat Bali.
Kondisi  perairan  yang  dicirikan  suhu  dingin  dan kesuburan  perairan  yang  tinggi  pada  musim  timur
tahun 2011–2012 dapat menjadi indikasi intensitas upwelling pada kedua periode tersebut lebih tinggi dibandingkan  dengan  tahun  2013.  Intensitas upwelling  selain  dipengaruhi  oleh  monsoon  juga dipengaruhi oleh El Niño/Southern Oscillation / ENSO (Susanto et al. , 2001) dan Indian Dipole  Mode / IOD (Susanto  and  Marra,  2005). Pada periode tahun 2011-2013, IOD lebih dominan mempengaruhi karakteristik perairan di Selat Bali.
Sebaran  SST  dan  SSC  cenderung  mengikuti  pola pergerakan Dipole  Mode  Index (DMI).  Pola  ini terlihat pada sebaran suhu permukaan laut di Selat Bali,  dimana  pada  saat  terjadi  IOD  positif  (2011- 2012)  suhu  perairan  cenderung  lebih  rendah daripada kondisi normal. Sebaliknya suhu perairan cenderung  lebih  hangat  daripada  kondisi  normal pada saat terjadi IOD negatif pada tahun 2013.
Gambar 1. Tumpang susun kelimpahan zooplankton dan komposit musiman suhu permukaan laut (SST) Figure 1. Overlaying the zooplankton abundance and seasonally composite of sea surface temperature (SST)
JURNAL KELAUTAN NASIONAL, Vol. 11, No. 2, Agustus 2016, Hal 77 - 87
Gambar 2. Tumpang susun kelimpahan zooplankton dan komposit musiman konsentrasi klorofil-a (SSC) Figure 1. Overlaying the zooplankton abundance and seasonally composite of sea surface chlorophyll-a (SSC)
Gambar 3. Tumpang susun kelimpahan zooplankton dan komposit musiman photosynthetically active radiation (PAR) Figure 1. Overlaying the zooplankton abundance and seasonally composite of photosynthetically active radiation (PAR)

## 3.2. Model Statistik Kelimpahan Zooplankton
Hasil  analisis  pairplot  untuk  semua  variabel penduga  menunjukkan  tidak  adanya  kolinearitas yang  ditunjukkan  dengan  nilai  kurang  dari  0,05 ( Gambar 4 ). Hal  ini diperkuat oleh nilai variance inflation  factors (VIF)  untuk  masing-masing variabel  SSC,  SST  dan  PAR  secara  berurutan 1,343,  1,073  dan  1,291.  Nilai  koefisien  korelasi sebesar  -0,26  antara  variabel  SSC  dan  SST menunjukkan  hubungan  yang  terbalik  antara keduanya,  yang  berarti  semakin  rendah  nilai  SST di Selat Bali akan dibarengi dengan  meningkatnya konsentrasi  klrofil-a.  Kombinasi  persamaan  GAM yang  terbentuk  dari  ketiga  variabel  osenaografi ditampilkan  pada Tabel  1 .  Pemilihan  persamaan didasarkan  pada  nilai Akaike’s  Information
Criteria (AIC)  terkecil, deviance dan  tingkat signifikansi setiap persamaan. Persamaan sqrt(zoo+1)  ~  s(ssc,  k=1)  +  s(sst,  k=4)  +s(par) mempunyai  nilai  AIC  terkecil  yaitu  sebesar 160,197  dan  nilai  deviance  terbesar  yaitu  sebesar 75,3%.  Nilai  deviance  memberikan  pengertian persamaan  GAM  tersebut  dapat  menjelaskan kelimpahan  zooplankton  sebesar  75,3%.  Variabel SST  dan  PAR  mempunyai  kontribusi  yang  paling besar  (p=  0,097)  dibandingkan  dengan  variabel SSC  (p=0,143).  Keterkaitan  antara  variabel oseanografi dengan kelimpahan zooplankton terlihat  pada Gambar  5 .    Garis  putus-putus menunjukkan  selang  kepercayaan  95%  untuk masing-masing variabel penduga.
Tabel 1. Hasil k ombinasi persamaan GAM yang terbentuk
Table 1. GAM equation combination result
No Persamaan GAM D p-value AIC SSC SST PAR 1 sqrt (zoo+1) ~ s(ssc) 6,88 0,195 - 240,598 2 sqrt (zoo+1) ~ s(sst) 24,3 - 0,099. - 267,193 3 sqrt (zoo+1) ~ s(par) 0,06 - - 0,734 1786,54 4 sqrt (zoo+1) ~ s(ssc)+s(sst, k=3) 33,2 0,333 0,050. - 167,413 5 sqrt (zoo+1) ~ s(ssc)+s(par) 41,1 0,049* - 0,167 237,447 6 sqrt (zoo+1) ~ s(sst)+s(par) 59,0 - 0,347 0,119 220,280 7 sqrt(zoo+1) ~ s(ssc, k=1) + s(sst, k=4) +s(par) 75,3 0,929 0,097. 0,143 160,197
Signif. codes:  0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 ‘ ’ 1
Gambar 4. Pairplot antar variabel prediksi
Figure 4. Pairplot diagram for each predictor variables

## Gambar 5. Kurva smoothing hasil analisis GAM setiap variabel prediksi
Figure 5. Smoothing curve of GAM analysis result for each predictor variables
Kegiatan  penangkapan  ikan  lemuru  terjadi  pada kisaran  suhu  permukaan  laut  dan  PAR  masing- masing 25-26 o C dan 40-45 einsten/m 2 /day (Gambar  6).  Namun  peningkatan  suhu  permukaan laut  yang  mencapai  di  atas  27 o C  memperlihatkan penurunan  kelimpahan  zooplankton.  Begitu  pula halnya dengan peningkatan PAR yang melebihi 47 einsten/m 2 /day.  Sedangkan  konsentrasi  klorofil-a memberikan  efek  negatif  terhadap  kelimpahan zooplankton  di  perairan.  Semakin  tinggi  nilai klorofil-a  tidak  serta  merta  diikuti  dengan peningkatan  kelimpahan  zooplankton  yang  tinggi dalam  perairan.  Kegiatan  penangkapan  ikan lemuru dengan pukat cincin terjadi pada konsentrasi  klorofil-a  0,5–0,7  mg/m3  (Gambar  6). Pigmen  klorofil-a  ditemukan  di  setiap  jenis fitoplankton  laut,  namun  untuk  beberapa  jenis pigmen yang berbeda antar setiap jenis fitoplankton  menyebabkan  tingkat  efektifitas absorpsi  radiasi  sinar  matahari  dan  proses fotosintesis berbeda untuk setiap jenis fitoplankton (Satyendranath et  al. ,  2004).  Diduga  karena perbedaan  komposisi  tersebut,  variabel  SSC mempunyai kontribusi yang lebih rendah dibandingkan  variabel  PAR  dalam  pembentukan model  GAM.  PAR  mempunyai  keterkaitan  yang sangat  erat  dengan    proses  fotosintesis  yang dilakukan oleh fitoplankton yang merepresentasikan panjang gelombang yang digunakan tumbuhan untuk melakukan fotosintesis (Lalli  and  Parsons,  1997).  Diatom  sendiri  dikenal mempunyai  tingkat  efektivitas  proses  fotosintesis
yang  tinggi  dan  merupakan  sumber  makanan utama zooplankton khususnya kelompok kopepoda.  Sementara  itu  suhu  permukaan  laut begitu penting mengatur proses kimia dan biologi. Selain  itu  juga  menjadi  faktor  pembatas  yang mempengaruhi  distribusi  biota  laut  (Lalli  and Parsons,  1997).  Hasil  pengukuran  insitu  oleh Agustiadi et  al .,  (2013)  menunjukkan  kelimpahan plankton  di  perairan  Selat  Bali  dipengaruhi  oleh parameter suhu dan salinitas. Kelimpahan plankton juga dipengaruhi oleh tingginya kandungan nutrien walaupun  nilai  korelasinya  tidak  sebesar  suhu  dan salinitas.  Pada  lokasi  penelitian,  khususnya  di paparan pesisir Bali bagian selatan merupakan area pertemuan  antara  massa  air  dari  Samudera  Hindia yang relatif dingin dengan maasa air dari Selat Bali yang mengakibatkan percampuran vertikal (Rintaka et al ., 2014). Percampuran ini terlihat dari suhu  permukaan  laut  yang  bervariasi  khususnya pada saat musim timur.
Persamaan  tersebut  kemudian  digunakan  untuk melakukan  prediksi  kelimpahan  zooplankton  di perairan Selat Bali. Prediksi yang dihasilkan dalam penelitian  ini  merupakan  pendekatan  awal  dalam memahami  sebaran  kelimpahan  sumber  makanan ikan  lemuru  dan  variabel-variabel  oseanografi yang  mempengaruhinya  dalam  skala  ruang  dan waktu. Hasil prediksi kelimpahan zooplankton dan hasil  tangkapan  ikan  lemuru  dapat  dilihat  pada Gambar  6.    Kelemahan  sensor  MODIS  yang bersifat pasif dan tidak tembus awan menyebabkan
data  kondisi  oseanografi  Selat  Bali  tidak  tersedia setiap  hari  sebagai  input  data  dalam  validasi model.  Selama  periode  bulan  Juni-Agustus  2014 hanya  terdapat  14 dataset parameter  oseanografi (SST,  SSC,  dan  PAR)  yang  cukup  baik  masing- masing 7 hari (Juni), 4 (Juli) dan 3 hari (Agustus). Hasil  prediksi  selanjutnya  dibandingkan  dengan data  respon  balik  dari  Pelabuhan  Perikanan Nusantara  (PPN)  Pengambengan.  Namun  hanya terdapat  23  kegiatan  penangkapan  ikan  lemuru pada  periode  yang  sama,  sedangkan  yang bersesuaian  dengan  ketersediaan  data  osenografi hanya  9  kegiatan  penangkapan.  Selebihnya  hasil tangkapan  nelayan  berupa  tongkol,  layang  deles dan slengseng.
Prediksi tanggal 1 Juni 2014 menunjukkan tutupan awan  yang  tinggi  hampir  di  seluruh  Selat  Bali. Kelimpahan  zooplankton  ditemukan  di  pesisir Selat Bali bagian timur yang berkisar antara 5.000 –  6.000  ind/m 3 .  Pada  lokasi  tersebut  hasil taangkapan  ikan  lemuru  berkisar  antara  2  –  3  ton. Hasil prediksi pada bulan Agustus 2014 menunjukkan kelimpahan zooplankton yang tinggi di  bagian  utara  Selat  Bali.  Ketersediaan  sumber makanan  yang  melimpah  menyebabkan  hasil tangkapan  lemuru  juga  tinggi.  Hasil  tangkapan ikan  lemuru  pada  tanggal  19  Agustus  2014
berkisar antara 4 – 9 ton. Sedangkan hasil prediksi pada  tanggal  28  Agustus  2018  menunjukkan kegiatan  penangkapan  ikan  dilakukan  pada  daerah yang  memiliki  kelimpahan  zooplankton  rendah sehingga  hasil  tangkapan  ikan  lemuru  pun  sedikit (< 1 ton).
Analisis  korelasi  antara  hasil  prediksi  kelimpahan zooplankton  dan  hasil  tangkapan  ikan  lemuru sebesar  59,57%.  Hal  ini  menunjukkan  kegiatan penangkapan  ikan  pada  daerah  yang  memiliki kelimpahan zooplankton tinggi dimungkinkan akan mendapatkan  ikan  lemuru  yang  tinggi  pula (Gambar 7 ). Hasil tangkapan ikan lemuru semakin tinggi  seiring  dengan  melimpahnya  sumber makanan,  yaitu  zooplankton.  Namun  selain  faktor ketersediaan  makanan,  keberhasilan  penangkapan ikan  lemuru  juga  dipengaruhi  oleh  faktor  teknis penangkapan  yaitu  proses  penebaran  jaring  dan kecepatan  penutupan  jaring.  Proses  pengurungan ikan  oleh  pukat  harus  dilakukan  dengan  tepat  dan cepat  untuk  mempersempit  ruang  gerak  ikan sehingga  memperkecil  peluang  ikan  menghindar dari  jaring.  Pada  saat  ikan  sudah  terkurung, kantong  jaring  harus  secepat  mungkin  ditutup sehingga  ikan  tidak  melarikan  diri  melalui  sisi bawah jaring.
Gambar 6. Tumpang susun hasil prediksi kelimpahan zooplankton dan hasil tangkapan ikan lemuru Figure 6. Overlaying the predicted zooplankton abundance and lemuru catches
Gambar 7 Korelasi hasil prediksi kelimpahan zooplankton dan hasil tangkapan ikan lemuru Figure 7. Correlation between the predicted zooplankton abundance and lemuru catches

## KESIMPULAN DAN SARAN
Keberadaan ikan lemuru sebagai konsumen primer dalam rantai makanan dapat dijadikan dasar dalam penyusunan  informasi  daerah  penangkapannya. Sebanyak  7  model  kelimpahan  zooplankton  telah dihasilkan  melalui  pendekatan  statistik  GAM berdasarkan  parameter  oseanografi  utama  yang mempengaruhi  ketersediaan  makanan  lemuru. Kelimpahan  zooplankton  dapat  diprediksi  melalui kombinasi  variabel  suhu  permukaan  laut  (SST), konsentrasi klorofil-a
(SSC)
dan Photosynthetically  Available  Radiation (PAR) sesuai  dengan  persamaan sqrt(zoo+1)  =s(ssc, k=1)+s(sst, k=4)+s(par). Persamaan  ini  dapat menjelaskan  kelimpahan  zooplankton  sebesar 75,3%  dari  populasi  sampel  yang  digunakan. Zooplankton  cenderung  melimpah  pada  kisaran SST  antara  25-26 o C,  SSC  antara  0,5–0,7  mg/m 3 , dan  PAR antara  40-45  einsten/m 2 /day.  Variabel SST  dan  PAR  memiliki  tingkat  signifikansi  yang lebih tinggi dari pada variabel SSC. Korelasi hasil prediksi  kelimpahan  zooplankton  dan  hasil tangkapan  ikan  lemuru  yang  cukup  tinggi memungkinkan  pendekatan  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  daerah  penangkapan  ikan lemuru  di  Selat  Bali.  Namun  demikian  perlu dilakukan kegiatan validasi kelimpahan zooplankton dan eksperimen penangkapan
( experimental  fishing )  untuk  menguji  keakuratan informasi yang dihasilkan oleh model ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampikan kepada I Nyoman Suranan dan Yuli Pancawati yang telah membantu dalam proses identifikasi jenis plankton.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustiadi,  T.,  Hamzah,  F.,  &  Trenggono,  M.  (2013). Struktur  komunitas  plankton  di  perairan  Selat Bali. Omniakutika , 12 (17), 1-8.
Burhanuddin,  Hutomo,  M.,  Martosewojo,  S.,  & Moeljanto,  R.  (1984). Sumberdaya  ikan  lemuru . Jakarta: Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia. Carpenter,  K.E.,  &  Niem,  V.H.  (1999). FAO  species identification  guide  for  fishery  purposes.  The living  marine  resources  of  the  Western  Central Pacific .  Volume  3.  Batoid  fishes,  chimaeras  and bony  fishes  part.1  (Elopidae  to  Linophrynidae). Roma: Food and Agriculture Organization.
Hendiarti,  N.,  Suwarso,  Aldrian,  E.,  Amri,  K., Andiastuti,  R.,  Sachoemar,  S.I., et  al .  (2005). Seasonal  variation  of  pelagic  fish  catch  around Java. Oceanography, 18 (4), 112-123. Hendiarti,  N.,  Siegel,  H.,  &  Ohde,  T.  2004. Investigation  of  different  coastal  processes  in Indonesian waters using SeaWiFS data. Deep-Sea Research II, 51 , 85–97.
Lalli,  C.M.,  &  Parsons  T.R.  (1997). Biological oceanography:  An  introduction  (2nd  ed.). Oxford: Elsevier Butterworth-Heinemann.
Pradini,  S.,  Rahardjo,  M.E.,  &  Kaswadji,  R.  (2011). Kebiasaan  makanan  ikan  lemuru  ( Sardinella lemuru ) di perairan Muncar, Banyuwangi. Jurnal Iktiologi Indonesia, 1 (1), 41-45.
Rintaka,  W.E.,  Setiawan,  A.,  Susilo,  E.,  &  Trenggono, M.  (2014).  Variasi  sebaran  suhu,  salinitas  dan klorofil  terhadap  jumlah  tangkapan  lemuru  di perairan  Selat  Bali  saat  muson  tenggara. Prosiding Pertemuan Ilmiah Nasional Tahunan X ISOI 2013 ,  20-31.  Jakarta:  Ikatan  Sarjana Oseanologi Indonesia.
Robinson,  I.S.  (2010). Discovering  the  ocean  from space:  the  unique  applications  of  satellite oceanography .  UK:  Springer-Verlag  Berlin Heidelberg.
Saitoh,  K.,  &  Saitoh,  S.  (2008).  Prediction  of  sardine fishing  ground  as  determined  by  multi-sensor remote sensing and GIS. International Journal of Remote Sensing and Earth Science, 5, 67-83. Sartimbul,  A.,  Nakata,  H.,  Rohadi,  E.,  Yusuf,  B.,  & Kadarisman,  H.  P.  (2010).  Variations  in chlorophyll-a  concentration  and  the  impact  on Sardinella  lemuru  catches  in  Bali  Strait, Indonesia.  Progress  in  Oceanography,  87(1–4), 168-174
Satyendranath,  S.,  Watss,  L.,  Devred,  E.,  Platt,  T. Caverhill, C., & Maass, H. (2004). Discrimination of diatoms from other phytoplankton    using  ocean-colour  data. Marine Ecology Progress Series, 272, 59-68.
Siregar,  V.,  &  Hariyadi.  (2011).  Identifikasi  parameter oseanografi  utama  untuk  penentuan  daerah penangkapan  ikan  lemuru  dengan  menggunakan citra satelit MODIS di Perairan Selat Bali.  Jurnal Akuatik,1(1), 32 – 38.
Sukresno,  B.,  Hartoko,  A.,  Sulistyo,  S.,  &  Subiyanto.
(2015). Empirical Cumulative Distribution
Function  (ECDF)  analysis  of Thunnus  sp. using ARGO  float  sub-surface  multilayer  temperature data  in  Indian  Ocean  south  of  Java. Procedia Environmental Sciences, 23 , 358 – 367. Susanto,  D.,  Gordon,  A.L.,  &  Aheng,  Q.  (2001).
Upwelling  along  the  coasts  of  Java  and  Sumatra and  its  relation  to  ENSO. Geophysical  Research
Letter, 28 (8), 1599-1602. Susanto,  D.,  &  Marra,  J.  (2005).  Effect  of  the  1997/98 El  Niño  on  chlorophyll  a  variability  along  the southern coasts of Java and Sumatra. Oceanography, 18 (4), 124-127. Valavanis, V.D., Pierce, G.J., Zuur, A.F., Palialexis, A., Saveliev,  A.,  Katara,  I., et  al .  (2008).  Modelling of essential fish habitat based on remote sensing, spatial  analysis  and  GIS. Hydrobiologia, 612 ,  5–
20.
Wibawa, T.A. (2011). Prediksi sebaran daerah potensial penangkapan  tuna  mata  besar  dengan  data  satelit oseanografi, argo float, model statistika  dan GIS. Makalah  disajikan  dalam  Seminar  Kelautan Internasional,  Denpasar:  Balai  Penelitian  dan Observasi Laut.
Wibawa,  T.A.  (2012).  Pemanfaatan  data  harian  sensor MODIS Aqua/Terra untuk memperkirakan sebaran  kelimpahan  diatom  di  Selat  Bali. Jurnal Kelautan Nasional, 7 (2), 120-132.
Wiyono,  E.S.  (2012).  Analisis  efisiensi  teknis penangkapan  ikan  menggunakan  alat  tangkap purse  seine  di  Muncar,  Jawa  Timur. Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 22 (3), 164-172. Wood,  S.N.  (2006). Generalized  additive  models:  An introduction with R . Chapman and Hall/CRC. Yamaji, I. (1976). Illustration of the marine plankton of Japan . Japan: Hoikusha Publishing Co., LTD. Zainuddin, M., Nelwan, A., Farhum, S.A., Najamuddin,
Hajar, M.I.H., and Kurnia, M. 2013.
Characterizing  potential  fishing  zone  of  skipjack tuna  during  the  southeast  monsoon  in  the  Bone Bay-Flores Sea using remotely sensed oceanographic  data. International  Journal  of Geosciences, 4, 259-266.
Zuur,  A.F.,  Ieno,  E.N.,  &  Smith,  G.M.  (2007). Analysing  ecological  data.  Statistics  for  biology and  health .  USA:  Springer  Science  +  Business Media, LLC.
Zuur, A.F., Ieno, E.N., Walker, N.J., Saveliev,  A.A.,  & Smith,  G.M.  (2009). Mixed  effects  models  and extensions in ecology with R . USA: Springer.